Redis集群理论

Redis集群混合使用了查询路由和客户端分区。

自动切分数据集到多个节点上。当部分节点故障或不可达的情况下继续提供服务。 Redis 集群和数据分片

Redis集群不是使用一致性哈希，而是使用哈希槽。整个redis集群有16384个哈希槽，决定一个key应该分配到那个槽的算法是：计算该key的CRC16结果再模16834。
集群中的每个节点负责一部分哈希槽，比如集群中有３个节点，则：

节点Ａ存储的哈希槽范围是：0 – 5500节点Ｂ存储的哈希槽范围是：5501 – 11000节点Ｃ存储的哈希槽范围是：11001 – 16384

这样的分布方式方便节点的添加和删除。比如，需要新增一个节点Ｄ，只需要把Ａ、Ｂ、Ｃ中的部分哈希槽数据移到Ｄ节点。同样，如果希望在集群中删除Ａ节点，只需要把Ａ节点的哈希槽的数据移到Ｂ和Ｃ节点，当Ａ节点的数据全部被移走后，Ａ节点就可以完全从集群中删除。

集群支持通过一个命令（或事务, 或lua脚本）同时操作多个key：
通过"哈希标签"的概念，用户可以让多个key分配到同一个哈希槽。哈希标签在集群详细文档中有描述，这里做个简单介绍：如果key含有大括号"{}",则只有大括号中的字符串会参与哈希，比如"this{foo}"和"another{foo}"这２个key会分配到同一个哈希槽，所以可以在一个命令中同时操作他们

为了保证在部分节点故障或网络不通时集群依然能正常工作，集群使用了主从模型，每个哈希槽有一（主节点）到N个副本（N-1个从节点）。

在我们刚才的集群例子中，有A,B,C三个节点，如果B节点故障集群就不能正常工作了，因为Ｂ节点中的哈希槽数据5501-11000没法操作。

但是，如果我们给每一个节点都增加一个从节点，就变成了：A,B,C三个节点是主节点，A1, B1, C1 分别是他们的从节点，当B节点宕机时，我们的集群也能正常运作。

B1节点是B节点的副本，如果B节点故障，集群会提升B1为主节点，从而让集群继续正常工作。但是，如果B和B1同时故障，集群就不能继续工作了。

主节点B并没有等从节点B1,B2,B3写完之后再回复客户端这次操作的结果。所以，如果主节点B在通知客户端写操作成功之后，但同步给从节点之前，主节点Ｂ故障了，其中一个没有收到该写操作的从节点会晋升成主节点，该写操作就这样永远丢失了。

在性能和一致性之间，需要一个权衡。

Redis集群支持同步复制的方式，通过WAIT 指令来实现，这可以让丢失写操作的可能性降到很低。但就算使用了同步复制的方式，Redis集群依然不是强一致性的，在某些复杂的情况下，比如从节点在与主节点失去连接之后被选为主节点，不一致性还是会发生。